背景
今年は間違いなくAIだったり深層学習だったりがバズワードになり、色んな製品にそういった技術が使われてくる世の中になるだろうと思います。
そんな中、結局「AI」とか「人工知能」とか「深層学習」ってそもそも何？っていうことの背景だったり歴史だったりを知ろうと思って読みました。
書評
- 深層学習
- AI
といったバズワードの実態を知るには最適の書籍でした。
エンジニアとして、そもそもそういう技術が何なのか？ということを全く理解していなかったことがわかり、これから自分がどういった姿勢でこれらの技術に対峙していくべきなのかを学ぶことができたと思います。
そもそもAIって？
結局、僕が知りたかった、というか疑問に思っていた箇所はこの一点でした。
何でもかんでも「AI」とか「人工知能」って言う言葉が軽々しく使われていて、一体何が人工知能なのかを理解していなかったのですが、
- 現時点においても、AI（artificial intelligence）といえるものは存在していないこと。
- 深層学習とAIは厳密は異なること
- 特徴を理解する / 差異を区別すること を機械が自律的にできるようになることが今で言うところの人工知能的な何かであること
ということを知ることができただけでも、最近の動向なり、流行りを大分整理できました。
AIにどういう姿勢で望んでいけばいいか
僕の立場としては「ふーん」程度にまずは時代の流れをしっかり観察していこうと思います。
理由ですが、そもそも深層学習や人工知能と言っても、そのベースとなる特徴を理解させるには、大量かつ自分たちの意図するデータが返ってくるような特徴的なデータが必要で、これを学習させるのには大変なコストが掛かるので、おいそれと手を出せないと考えています。
そして
- 意図するデータを返すための特徴的なデータ
は自分たちで用意する必要があり、学習させる際もパラメータをチューニングしていく必要があって、それは現状、初期段階では人力が必要になりそう。
そのため、一口に人工知能とか言っても、じゃあそもそも何に使って、そのためにどういうデータが必要なのかということがわからないと「人工知能なんで使うんだっけ？」っていうことになりかねないと考えています。
では、一般的なデータについてはおそらくですが、Googleだったり、Facebookだったり、Amazonだったり、すでに大量のデータを持っている企業にはそもそも量的な意味で勝負できないので、となると彼らが開発したAIを使うことのできるAPIを使って何ができるのか、それはビジネスに対してどういうインパクトがあるのか、そういことを考えることができる方が大事。
そういったことを考える機会になった本でした。
仕組みを理解したり、実際に作れることも大事ですが、こういう非連続的にポッと出てくる技術って世界を変える可能性がある反面、それに対して自分はどういう態度で望むべきなのか、ということを考えさせられます。
背景も含めて正確に理解することで、今後何が来て、どうなっていくのか、その時自分はどういうレベルにいればいいのか。
文系出身でニューラルネットワークについて全く理解していない自分でも、なんとなく概要を理解できたので、機械学習やAIについて漠然とした不安を持っているのであれば一度通読してみるといいかと思います。
